JP2019111006A - 動態画像処理方法及び動態画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】動態画像において、動きに着目して構造物の視認性を向上させる。【解決手段】診断用コンソール３の制御部３１によれば、基準となる動きを設定し、動態画像の各画素について、フレーム画像間における基準となる動きに応じた対応点を設定し、設定された各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の、対象時間範囲における共通性に基づいて、動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定し、決定された強調度合いに基づいて、動態画像の各フレーム画像に強調処理を施す。【選択図】図３

Description

本発明は、動態画像処理方法及び動態画像処理装置に関する。

生体の動態を放射線撮影することにより得られた動態画像は、肺腫瘍等の構造物の形状及び動きを観察できることから、病気の診断に役立つことが期待されている。しかし、動態画像の各フレーム画像は低線量で撮影された画像であり、動態画像中では複数の構造物（例えば、胸部の動態画像の肺野領域では、前肋骨、後肋骨、肺血管、腫瘍、筋肉脂肪等）が重なる中で動くため、構造物の視認性に問題があった。

そこで、例えば、特許文献１には、胸部のＸ線画像において、骨部等の、診断対象となる肺野とは異なる構造物を構造物の形状モデルを用いて特定し、特定した構造物を減弱することが記載されている。

また、特許文献２には、動画像データを対象として、複数フレームの画像データの画素値に係る時間的な変動を示す情報から複数の周波数帯域の成分をそれぞれ取り出すフィルター処理を行い、それぞれ異なる周期的な動きを行う複数の被写体が強調された動画像データを生成することが記載されている。

また、特許文献３には、動態画像の複数のフレーム画像のそれぞれから所定の構造物領域を抽出し、時間的に隣接するフレーム画像間で対応する画素の信号値の差分をとることによりフレーム間差分画像を生成し、フレーム間差分画像における抽出された構造物領域内の信号値に基づいて構造物の移動による信号変化量を推定し、推定された信号変化量に基づいて、肺野領域の信号値を補正する技術が記載されている。

特開２０１６−７３４６６号公報 特許第５４０２０５６号公報 特許第５５５６４１３号公報

しかしながら、特許文献１においては、構造物の形状モデル等を用いて減弱の対象領域を特定するため、骨等の大きく鮮明な構造物は対象として特定できても、腫瘍等の細かい構造物を特定することはできない。
また、特許文献２においては、特定の動き周波数の構造物を強調することができるが、周波数フィルタで動き成分を単純強調してしまうため、画像として構造物の視認性が低下してしまう。
また、特許文献３においては、複数の構造物の重なりの影響を受けてしまい、腫瘍等の細かい構造物の移動領域を推定することができない。
すなわち、特許文献１〜３の技術では、腫瘍等の細かい構造物の視認性を向上させることはできない。

本発明の課題は、動態画像において、動きに着目して構造物の視認性を向上させることである。

上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明は、
生体の動態を放射線撮影することにより得られた動態画像に画像処理を施す動態画像処理装置における動態画像処理方法であって、
基準となる動きを設定する設定工程と、
前記動態画像の各画素について、前記動態画像のフレーム画像間における前記基準となる動きに応じた対応点を設定する対応点設定工程と、
前記対応点設定工程において設定された前記各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の対象時間範囲における共通性に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する決定工程と、
前記決定工程において決定された強調度合いに基づいて、前記動態画像の各フレーム画像に強調処理又は減弱処理を施す強調減弱処理工程と、
を含む。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
前記決定工程は、前記動態画像の各画素について設定された対応点の周辺小領域における濃度分布の前記対象時間範囲における統計値を算出し、算出された統計値に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、
前記決定工程は、前記対応点の周辺小領域内の各画素の濃度値の前記周辺小領域内の基準濃度値との差分値又は比を算出し、前記算出した差分値又は比の前記対象時間範囲における統計値に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の発明において、
前記基準濃度値は、前記周辺小領域内の濃度値の平均値又は中央値である。

請求項５に記載の発明は、請求項２〜４のいずれか一項に記載の発明において、
前記統計値は、最頻値である。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の発明において、
前記決定工程は、前記最頻値に基づいて強調対象領域と非強調対象領域を判別し、その判別結果に基づいて前記強調度合いを決定する。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の発明において、
前記決定工程は、前記最頻値の正負に基づいて強調対象領域と非強調対象領域を判別する。

請求項８に記載の発明は、請求項２〜７のいずれか一項に記載の発明において、
前記決定工程は、前記設定工程において設定された複数の前記対応点に対する前記周辺小領域が重なった画素に対して、前記重なった各周辺小領域において当該画素について算出された前記統計値の代表値に基づいて前記強調度合いを決定する。

請求項９に記載の発明は、請求項２〜８のいずれか一項に記載の発明において、
前記決定工程において前記強調度合いが０に決定された画素に対して、当該画素について算出された統計値に応じた濃度補正を行う濃度補正工程を含む。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載の発明において、
前記濃度補正工程は、前記設定工程において設定された複数の前記対応点に対する前記周辺小領域が重なった画素に対して、前記重なった各周辺小領域において当該画素について算出された前記統計値の代表値に基づいて濃度補正を行う。

請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の発明において、
前記代表値は、平均値である。

請求項１２に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の発明において、
前記設定工程は、基準構造物を指定する指定工程を含み、前記指定工程において指定された基準構造物の動きを前記基準とする動きとして設定する。

請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載の発明において、
前記対応点設定工程は、前記動態画像の各フレーム画像から前記基準構造物の領域を抽出して前記基準構造物の移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルに基づいて前記動態画像の各画素の基準移動ベクトルを算出し、前記動態画像の各画素のフレーム画像間における前記基準移動ベクトルに応じた対応点を設定する。

請求項１４に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、
前記設定工程は、前記動態画像の奥行き方向に分布する構造物が前記基準構造物として指定された場合、さらに、前記基準構造物の奥行き方向の位置を指定する奥行方向指定工程を含み、前記指定された基準構造物の前記指定された奥行き方向の位置の動きを前記基準とする動きとして設定する。

請求項１５に記載の発明は、請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の発明において、
前記基準構造物は、血管である。

請求項１６に記載の発明は、請求項１２又は１３に記載の発明において、
前記基準構造物は、骨である。

請求項１７に記載の発明は、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の発明において、
前記設定工程は、移動ベクトルを入力する入力工程を含み、前記入力工程において入力された移動ベクトルを前記基準とする動きとして設定する。

請求項１８に記載の発明は、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の発明において、
前記周辺小領域のサイズを入力するサイズ入力工程をさらに含む。

請求項１９に記載の発明の動態画像処理装置は、
基準となる動きを設定する設定手段と、
生体の動態を撮影することにより得られた動態画像の各画素について、前記動態画像のフレーム画像間における前記基準となる動きに応じた対応点を設定する対応点設定手段と、
前記対応点設定手段により設定された前記各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の対象時間範囲における共通性に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する決定手段と、
前記決定手段により決定された強調度合いに基づいて、前記動態画像の各フレーム画像に強調処理又は減弱処理を施す強調減弱処理手段と、
を備える。

本発明によれば、動きに着目して構造物の視認性を向上させることが可能となる。

本発明の実施形態における動態画像処理システムの全体構成を示す図である。 図１の撮影用コンソールの制御部により実行される撮影制御処理を示すフローチャートである。 図１の診断用コンソールの制御部により実行される構造物強調処理を示すフローチャートである。 基準構造物を指定するための指定画面の一例を示す図である。 基準構造物の移動ベクトルの例を示す図である。 肺血管の奥行き方向の各層における肺血管の走行領域を模式的に示す図である。 胸部を側面から撮影した呼気位と吸気位の画像における肺野の動きを示す図である。 肺血管を動き量毎にクラスタリングした結果を肺血管の動きを示す矢印で示した図である。 強調したい層の肺血管のみを基準構造物として指定するためのＧＵＩの例を示す図である。 図３のステップＳ１２で算出される基準移動ベクトルを矢印で示した図である。 基準移動マップの作成方法を示す図である。 （ａ）は、動態画像の或るフレーム画像における小領域を示す図、（ｂ）は、（ａ）に示す小領域において肋骨領域にある点Ｐｒ、腫瘍領域にある点Ｐｃ、肺野のみの領域にある点Ｐｂ、のそれぞれの濃度分布画像における時間方向の画素値の発生頻度のヒストグラムを示す図である。 （ａ）は、動態画像の或るフレーム画像における小領域を示す図、（ｂ）は、（ａ）に示す小領域内の点Ｐｂ２の濃度分布画像における時間方向の画素値の発生頻度のヒストグラムを示す図である。 強調対象の構造物の基準の動きを入力するための入力画面の一例を示す図である。 強調対象の構造物の基準の動きを入力するための入力画面の一例を示す図である。 強調対象の構造物の基準の動きを入力するための入力画面の一例を示す図である。 一のフレーム画像と基準フレーム画像との肺血管の移動ベクトルを算出してフレーム画像上に移動ベクトルを重畳表示した例を示す図である。 肺野の動きを格子点のメッシュで示した図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、発明の範囲は、図示例に限定されない。

〔動態画像処理システム１００の構成〕
まず、本実施形態の構成を説明する。
図１に、本実施形態における動態画像処理システム１００の全体構成を示す。
図１に示すように、動態画像処理システム１００は、撮影装置１と、撮影用コンソール２とが通信ケーブル等により接続され、撮影用コンソール２と、診断用コンソール３とがＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワークＮＴを介して接続されて構成されている。動態画像処理システム１００を構成する各装置は、ＤＩＣＯＭ（Digital Image and Communications in Medicine）規格に準じており、各装置間の通信は、ＤＩＣＯＭに則って行われる。

〔撮影装置１の構成〕
撮影装置１は、例えば、呼吸運動に伴う肺の膨張及び収縮の形態変化、心臓の拍動等の、周期性（サイクル）を持つ動態を撮影する撮影手段である。動態撮影とは、被写体に対し、Ｘ線等の放射線をパルス状にして所定時間間隔で繰り返し照射するか(パルス照射)、もしくは、低線量率にして途切れなく継続して照射する(連続照射)ことで、被写体の動態を示す複数の画像を取得することをいう。動態撮影により得られた一連の画像を動態画像と呼ぶ。また、動態画像を構成する複数の画像のそれぞれをフレーム画像と呼ぶ。なお、以下の実施形態では、パルス照射により胸部正面の動態撮影を行う場合を例にとり説明する。

放射線源１１は、被写体Ｍを挟んで放射線検出部１３と対向する位置に配置され、放射線照射制御装置１２の制御に従って、被写体Ｍに対し放射線（Ｘ線）を照射する。
放射線照射制御装置１２は、撮影用コンソール２に接続されており、撮影用コンソール２から入力された放射線照射条件に基づいて放射線源１１を制御して放射線撮影を行う。撮影用コンソール２から入力される放射線照射条件は、例えば、パルスレート、パルス幅、パルス間隔、１撮影あたりの撮影フレーム数、Ｘ線管電流の値、Ｘ線管電圧の値、付加フィルター種等である。パルスレートは、１秒あたりの放射線照射回数であり、後述するフレームレートと一致している。パルス幅は、放射線照射１回当たりの放射線照射時間である。パルス間隔は、１回の放射線照射開始から次の放射線照射開始までの時間であり、後述するフレーム間隔と一致している。

放射線検出部１３は、ＦＰＤ（Flat Panel Detector）等の半導体イメージセンサーにより構成される。ＦＰＤは、例えば、ガラス基板等を有しており、基板上の所定位置に、放射線源１１から照射されて少なくとも被写体Ｍを透過した放射線をその強度に応じて検出し、検出した放射線を電気信号に変換して蓄積する複数の検出素子（画素）がマトリックス状に配列されている。各画素は、例えばＴＦＴ（Thin Film Transistor）等のスイッチング部を備えて構成されている。ＦＰＤにはＸ線をシンチレーターを介して光電変換素子により電気信号に変換する間接変換型、Ｘ線を直接的に電気信号に変換する直接変換型があるが、何れを用いてもよい。
放射線検出部１３は、被写体Ｍを挟んで放射線源１１と対向するように設けられている。

読取制御装置１４は、撮影用コンソール２に接続されている。読取制御装置１４は、撮影用コンソール２から入力された画像読取条件に基づいて放射線検出部１３の各画素のスイッチング部を制御して、当該各画素に蓄積された電気信号の読み取りをスイッチングしていき、放射線検出部１３に蓄積された電気信号を読み取ることにより、画像データを取得する。この画像データがフレーム画像である。フレーム画像の各画素は、構造物が存在すると構造物によって放射線検出部１３への放射線到達量が減少するため、画素値（濃度値）が低くなる。例えば、胸部動態画像の肺野領域において、肋骨、肺血管、腫瘍等が存在する領域は、背景の肺野領域に比べて濃度値が低くなる。読取制御装置１４は、取得したフレーム画像を撮影用コンソール２に出力する。画像読取条件は、例えば、フレームレート、フレーム間隔、画素サイズ、画像サイズ（マトリックスサイズ）等である。フレームレートは、１秒あたりに取得するフレーム画像数であり、パルスレートと一致している。フレーム間隔は、１回のフレーム画像の取得動作開始から次のフレーム画像の取得動作開始までの時間であり、パルス間隔と一致している。

ここで、放射線照射制御装置１２と読取制御装置１４は互いに接続され、互いに同期信号をやりとりして放射線照射動作と画像の読み取りの動作を同調させるようになっている。

〔撮影用コンソール２の構成〕
撮影用コンソール２は、放射線照射条件や画像読取条件を撮影装置１に出力して撮影装置１による放射線撮影及び放射線画像の読み取り動作を制御するとともに、撮影装置１により取得された動態画像を撮影技師等の撮影実施者によるポジショニングの確認や診断に適した画像であるか否かの確認用に表示する。
撮影用コンソール２は、図１に示すように、制御部２１、記憶部２２、操作部２３、表示部２４、通信部２５を備えて構成され、各部はバス２６により接続されている。

制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory
）等により構成される。制御部２１のＣＰＵは、操作部２３の操作に応じて、記憶部２２に記憶されているシステムプログラムや各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って後述する撮影制御処理を始めとする各種処理を実行し、撮影用コンソール２各部の動作や、撮影装置１の放射線照射動作及び読み取り動作を集中制御する。

記憶部２２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部２２は、制御部２１で実行される各種プログラムやプログラムにより処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。例えば、記憶部２２は、図２に示す撮影制御処理を実行するためのプログラムを記憶している。また、記憶部２２は、被写体部位（ここでは、胸部とする）に対応付けて放射線照射条件及び画像読取条件を記憶している。各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部２１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。

操作部２３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、キーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部２１に出力する。また、操作部２３は、表示部２４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部２１に出力する。

表示部２４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等のモニターにより構成され、制御部２１から入力される表示信号の指示に従って、操作部２３からの入力指示やデータ等を表示する。

通信部２５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ（Terminal Adapter）等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。

〔診断用コンソール３の構成〕
診断用コンソール３は、撮影用コンソール２から動態画像を取得し、取得した動態画像や動態画像の解析結果を表示して医師の診断を支援するための動態画像処理装置である。
診断用コンソール３は、図１に示すように、制御部３１、記憶部３２、操作部３３、表示部３４、通信部３５を備えて構成され、各部はバス３６により接続されている。

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等により構成される。制御部３１のＣＰＵは、操作部３３の操作に応じて、記憶部３２に記憶されているシステムプログラムや、各種処理プログラムを読み出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って、後述する構造物強調処理を始めとする各種処理を実行し、診断用コンソール３の各部の動作を集中制御する。制御部３１は、設定手段、対応点設定手段、決定手段、強調減弱処理手段として機能する。

記憶部３２は、不揮発性の半導体メモリーやハードディスク等により構成される。記憶部３２は、制御部３１で構造物強調処理を実行するためのプログラムを始めとする各種プログラムやプログラムによる処理の実行に必要なパラメーター、或いは処理結果等のデータを記憶する。これらの各種プログラムは、読取可能なプログラムコードの形態で格納され、制御部３１は、当該プログラムコードに従った動作を逐次実行する。

また、記憶部３２には、過去に撮影された動態画像が患者情報（例えば、患者ＩＤ、患者の氏名、身長、体重、年齢、性別等）、検査情報（例えば、検査ＩＤ、検査日、被写体部位（ここでは、胸部）等）に対応付けて記憶されている。

操作部３３は、カーソルキー、数字入力キー、及び各種機能キー等を備えたキーボードと、マウス等のポインティングデバイスを備えて構成され、ユーザーによるキーボードに対するキー操作やマウス操作により入力された指示信号を制御部３１に出力する。また、操作部３３は、表示部３４の表示画面にタッチパネルを備えても良く、この場合、タッチパネルを介して入力された指示信号を制御部３１に出力する。

表示部３４は、ＬＣＤやＣＲＴ等のモニターにより構成され、制御部３１から入力される表示信号の指示に従って、各種表示を行う。

通信部３５は、ＬＡＮアダプターやモデムやＴＡ等を備え、通信ネットワークＮＴに接続された各装置との間のデータ送受信を制御する。

〔動態画像処理システム１００の動作〕
次に、本実施形態における上記動態画像処理システム１００の動作について説明する。

（撮影装置１、撮影用コンソール２の動作）
まず、撮影装置１、撮影用コンソール２による撮影動作について説明する。
図２に、撮影用コンソール２の制御部２１において実行される撮影制御処理を示す。撮影制御処理は、制御部２１と記憶部２２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

まず、撮影実施者により撮影用コンソール２の操作部２３が操作され、被検者（被写体Ｍ）の患者情報、検査情報の入力が行われる（ステップＳ１）。

次いで、放射線照射条件が記憶部２２から読み出されて放射線照射制御装置１２に設定されるとともに、画像読取条件が記憶部２２から読み出されて読取制御装置１４に設定される（ステップＳ２）。

次いで、操作部２３の操作による放射線照射の指示が待機される（ステップＳ３）。ここで、撮影実施者は、被写体Ｍを放射線源１１と放射線検出部１３の間に配置してポジショニングを行う。また、被検者（被写体Ｍ）に対し、診断対象の動態の種類に応じた呼吸状態を指示する。撮影準備が整った時点で、操作部２３を操作して放射線照射指示を入力する。

操作部２３により放射線照射指示が入力されると（ステップＳ３；ＹＥＳ）、放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影開始指示が出力され、動態撮影が開始される（ステップＳ４）。即ち、放射線照射制御装置１２に設定されたパルス間隔で放射線源１１により放射線が照射され、放射線検出部１３によりフレーム画像が取得される。

予め定められたフレーム数の撮影が終了すると、制御部２１により放射線照射制御装置１２及び読取制御装置１４に撮影終了の指示が出力され、撮影動作が停止される。撮影されるフレーム数は、少なくとも１呼吸サイクルが撮影できる枚数である。

撮影により取得されたフレーム画像は順次撮影用コンソール２に入力され、撮影順を示す番号（フレーム番号）と対応付けて記憶部２２に記憶されるとともに（ステップＳ５）、表示部２４に表示される（ステップＳ６）。撮影実施者は、表示された動態画像によりポジショニング等を確認し、撮影により診断に適した画像が取得された（撮影ＯＫ）か、再撮影が必要（撮影ＮＧ）か、を判断する。そして、操作部２３を操作して、判断結果を入力する。

操作部２３の所定の操作により撮影ＯＫを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＹＥＳ）、動態撮影で取得された一連のフレーム画像のそれぞれに、動態画像を識別するための識別ＩＤや、患者情報、検査情報、放射線照射条件、画像読取条件、撮影順を示す番号（フレーム番号）等の情報が付帯され（例えば、ＤＩＣＯＭ形式で画像データのヘッダ領域に書き込まれ）、通信部２５を介して診断用コンソール３に送信される（ステップＳ８）。そして、本処理は終了する。一方、操作部２３の所定の操作により撮影ＮＧを示す判断結果が入力されると（ステップＳ７；ＮＯ）、記憶部２２に記憶された一連のフレーム画像が削除され（ステップＳ９）、本処理は終了する。この場合、再撮影が必要となる。

（診断用コンソール３の動作）
次に、診断用コンソール３における動作について説明する。
診断用コンソール３においては、通信部３５を介して撮影用コンソール２から動態画像の一連のフレーム画像が受信されると、受信された動態画像が記憶部３２に記憶される。
操作部３３により記憶部３２により記憶されている動態画像の中から動態画像が選択され、構造物の強調表示が指示されると、制御部３１と記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により図３に示す構造物強調処理が実行される。

ここで、動態画像では、複数の構造物の動態が重なった状態で撮影されるが、動きに着目して構造物を視認することで、その構造物が何であるのかを判断することが可能となると考えられる。例えば、肺血管と付随して動いている（肺血管とほぼ同じ方向に同じ量だけ動いている）構造物は肺腫瘍の可能性があり、骨と付随して動いている構造物（骨とほぼ同じ方向に同じ量だけ動いている）は骨腫瘍の可能性がある。つまり、或る構造物と同様の動きをする構造物を視認できるようにすることで、もしくは連動性のある動きをする構造物を視認できるようにすることで、欠落している奥行き方向の情報を一部補填し、医師による画像診断が容易となると考えられる。そこで、構造物強調処理では、ユーザーにより指定された基準となる構造物（基準構造物）と同じ動きをしている構造物を強調して視認性を向上させる。強調とは、背景領域との濃度の差を強めて目立たせることをいう。

以下、図３を参照して構造物強調処理の流れについて説明する。なお、本実施形態では、動態画像内の肺野領域が背景領域である場合において、基準構造物と同じ動きをしている構造物を強調する場合について説明する。
まず、基準構造物の指定が行われる（ステップＳ１０）。
ステップＳ１０においては、例えば、図４に示すように、胸部の動態画像に含まれる複数の構造物のボタンが表示された指定画面３４０が表示部３４に表示される。ユーザーが指定画面３４０において操作部３３により指定したボタンに対応する構造物が基準構造物として指定される。

なお、ステップＳ１０においては、左右毎に基準構造物が指定できるようにしてもよい。また、動態画像（またはそのうち一のフレーム画像）を表示部３４に表示し、表示された画像上から操作部３３により構造物がクリックされると、その構造物を基準構造物として指定された構造物として認識してもよい。また、操作部３３により画像がクリックされた際に、クリックされた位置周辺の構造物の名前を候補として表示し、候補の中から選択された構造物を基準構造物として指定された構造物として認識することとしてもよい。その場合、予め画像から構造物を抽出しておき、操作部３３のマウスによりマウスオーバーされた構造物を強調表示し、クリックされたら基準構造物として指定されたものと認識することとしてもよい。

次いで、基準構造物の移動ベクトルが算出される（ステップＳ１１）。
ステップＳ１１においては、基準構造物の領域が各フレーム画像から抽出され、隣り合うフレーム画像間の基準構造物の移動ベクトルが算出される。基準構造物の移動ベクトルは、基準構造物が次のフレーム画像どの画素に移動するかを示すベクトルである。

各フレーム画像からの基準構造物の抽出は、一般的なセグメンテーション手法等の公知の画像処理を用いて行うことができる。移動ベクトルの算出は、各フレーム画像から抽出した基準構造物の位置に基づいて算出してもよいし、テンプレートマッチング等の他の手法を用いてもよい。

移動ベクトルは、空間的に疎に算出しても密に算出してもよい。疎にすることで計算量削減ができる。例えば、肋骨は剛体であり、さらに動きの空間均一性が高いことから、疎でよい。一方、密にすることで、非剛体である肺血管等の、空間位置によって動きが異なる構造物の場合も、精度よく移動ベクトルを算出できる。また、呼吸状態によって算出する移動ベクトルの疎密を変えることとしてもよい。例えば、肋骨の場合、安静呼吸下では単純な上下動のみのケースが多く、移動ベクトルの算出は１点でもよい。深呼吸では、肋骨が開く動きをするため、特に胸郭辺縁の空間密度を上げて移動ベクトルを算出するとよい。

移動ベクトルの算出は、時間的にも疎密があってもよい。これも、計算時間の削減と、分解能のトレードオフである。例えば、安静呼吸下では動きが滑らかに変化するため、時間分解能は低くても良いが、深呼吸のケースや、大きく体動があるケース等は、時間分解能を高める必要があり、移動ベクトルを時間的に密に算出する必要がある。予め動態画像の隣り合うフレーム画像間で画素値の差分をとって動き量を推定し、動き量の大きさに応じて、時間的粗密を異ならせても良い。

図５は、基準構造物が後肋骨である場合に算出される移動ベクトルを動態画像のフレーム画像上に表示した例を示す図である。図５においては、右肺の移動ベクトルの表示を省略している。

各基準構造物候補については、予め領域を動態画像の各フレーム画像から抽出し、隣り合うフレーム画像間の移動ベクトルを算出し、保存しておくことが望ましい。ユーザーの待ち時間を削減できるためである。例えば、動態画像の撮影後の記憶部３２への画像データの保存時等に、予め計算しておけばよい。もしくは、構造物強調処理を開始した際に予め計算しておく等してもよい。

なお、肺血管は肺全体にわたり三次元に分布しており、Ｘ線正面撮影においては重なって何本も存在する。つまり、図６に示すように、奥行き方向の位置により、肺血管の走行領域は異なる。この全肺血管が同様の動きをするのであれば問題ないが、実際は、奥行き方向の位置によって動きが異なることも多い。

図７は、胸部を側面から撮影した呼気位と吸気位の画像である。図７にＬで示すラインは、呼吸時の横隔膜ラインの位置を示し、矢印は、肺血管の移動ベクトルを示す。図７に示すように、腹側から背中側にかけて横隔膜の動き量が異なっており、背中側の横隔膜の方がよく動いている。横隔膜に付随して動く肺や肺血管についても同様であり、肺血管も、腹側と背中で動き量が異なる。そのため、肺血管が基準構造物として設定された場合は、予め、解剖学的な肺血管の走行パターンをもとに、腹側から背中側までを複数層に分けて個別に肺血管領域を抽出し、強調したい層の肺血管のみを基準構造物として移動ベクトルを求めることが好ましい。奥行き方向の特定の層の肺血管を基準構造物とし、その肺血管と同じ移動ベクトルの構造物を強調することで、物理的に奥行き方向の位置に応じた構造物の強調をすることができる。これにより、背中側の腫瘍か、腹側の腫瘍か、といった判断にも役立ち、診断に役立てることができる。

肺血管領域のフレーム画像からの抽出は、セグメンテーション手法等の公知の画像処理を用いることができる。肺血管領域を腹側から背中側まで複数層に分けて抽出する手法としては、以下の（１）、（２）のいずれかを用いることができる。

（１）予め用意された解剖学的な肺血管の走行パターンをもとに、腹側から背中側までを複数層に分けて個別に肺血管領域を抽出する。
肺血管を奥行き位置の層毎に認識するには、予め一般的な三次元の肺のボクセルデータと肺血管位置の情報をモデルとして記憶部３２に記憶しておき、その二次元への投影図をもとに二次元画像における肺血管領域の対応位置をとることで、各肺血管領域を奥行き位置と対応付ければよい。予め被検者の肺をＣＴにより撮影し、ＣＴ画像を用いて個人の三次元肺血管位置を正確に抽出してモデルとしてもよい。

（２）移動量をもとに、肺血管領域を層毎に分類する。
抽出されたすべての肺血管領域をトラッキングし、移動量（動き量）毎にクラスタリングを行う。例えば、図８に示す矩形枠Ｒのように下肺のある範囲に計算領域を設定し、その中の肺血管の動き量を求める。そして動き量毎にクラスタリングを行う。動き量毎のクラスターが複数現れた場合に、クラスター毎に別の肺血管層として認識する。図８は、計算領域内の肺血管の動き量の算出結果をクラスターによって色分けした矢印で示した図である。図８においては、抽出された肺血管が３クラスターに分類され、３色に色分けされた例が示されている。このように、肺血管領域の動き量に基づいて、設定された計算領域内において、肺血管領域を層毎に認識することができる。ここからさらに、同一のクラスターにある肺血管領域と繋がっている肺血管を辿ることで、肺血管の根元から末端まで層毎に認識することができる。層が認識できていない肺血管領域が残っている場合は、その周辺に計算領域を設定して再度クラスタリング及び肺血管層の認識処理を繰り返すことで、すべての肺血管を動き量によって層に分類することができる。

強調したい層の肺血管のみを基準構造物として指定するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）としては、例えば、腹側、中央、背中側等が表示された選択ボタンを表示部３４に表示してユーザーに押下させてもよいし、図９（ａ）に示すように、強調したい層の奥行き方向の位置をスライドバー等で指定させてもよい。また、図９（ｂ）に示すように、肺血管領域の動き量をスライドバー等で指定させることにより、その動き量をもつ肺血管の層を基準構造物として設定することとしてもよい。
肺血管領域を直接画像上から指定させることとしてもよい。画像とは、静止画（一のフレーム画像）でもよく、動画（動態画像）でもよい。動画の場合は、動画を表示部３４に表示しておき、動画上で指定されたフレーム画像上で、領域を指定すればよい。
また、奥行き方向の層毎に肺血管領域の画像を表示して（図６参照）、操作部３３により強調したい層の肺血管を指定させることとしてもよい。各層の肺血管の動きがわかるように、各層の画像を動画で表示することが好ましい。

次いで、基準構造物の移動ベクトルに基づいて、動態画像全体に基準移動ベクトルが算出される（ステップＳ１２）。
基準移動ベクトルは、動態画像の各画素に基準構造物と同じ動きをする構造物があったとした場合に、その構造物がどのように移動していくかを示すベクトルであり、基準構造物の移動ベクトルに基づいて補間処理により求めることができる。

ステップＳ１２において、基準構造物領域の基準移動ベクトルについては、ステップＳ１１で求めた基準構造物の移動ベクトルを用いる。基準構造物の移動ベクトルが疎に求められている場合には、周辺の基準構造物の移動ベクトルを用いて補間的に算出する。基準構造物以外の領域の移動ベクトルについては、周辺の基準構造物の移動ベクトルを用いて補間的に算出する。また、基準構造物領域内であっても、周辺の移動ベクトルに基づいて補正したベクトルを基準移動ベクトルとしてもよい。基準移動ベクトルの補間方法としては、多項式近似やスプライン等の曲面近似を用いてもよいし、その他の手法を用いてもよい。補間的な算出にあたっては、時間的に周辺の基準移動ベクトルを用いて、連続的に滑らかに変化するように算出してもよい。

図１０は、ステップＳ１２で算出される基準移動ベクトルの一例を示す図である。図１０に示すように、画像全体（各画素）に基準移動ベクトルが算出される。この基準移動ベクトルは、表示部３４に表示される。

次いで、基準移動ベクトルに基づいて、基準移動マップが作成される（ステップＳ１３）。
ステップＳ１３においては、図１１に示すように、基準移動ベクトルを時間方向につないでフレーム画像間の対応点を設定し、基準移動マップを作成する。基準移動マップのデータとしては、フレーム画像毎に、全画素毎に、直前のフレーム画像からの基準移動ベクトル(Vx, Vy)をＲＡＭに保持する（又は、次のフレーム画像への基準移動ベクトル(Vx, Vy)を保持する）。または、フレーム画像毎に、全画素毎に、基準フレーム画像への基準移動ベクトル(Vx, Vy)をＲＡＭに保持することとしてもよい。データ量が膨大になるため、何らかの近似式を用いて間引き、データ量を削減しておくことが望ましい。

次いで、基準移動マップで対応づけられた対応点の周辺小領域の濃度分布の、対象時間範囲における共通性に基づいて、動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いが決定される（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４においては、以下の（ａ）〜（ｆ）の処理が実行される。
（ａ）計算対象点、対応点、対象フレーム範囲（対象時間範囲）を設定する。
或るフレーム画像（例えば、１番目のフレーム画像）の画像空間上の全点を計算対象点とし、基準移動マップを参照し、計算対象点毎に、予め設定された対象フレーム範囲（例えば、全フレーム画像）における対応点を取得する。

（ｂ）計算対象領域毎に、時間方向の小領域画像群を作成する。
計算対象点毎に、その対象点を中心とする所定サイズ（複数画素）の小領域（周辺小領域）の画像（主に、矩形の画像）を切り出し、小領域画像を作成する。同様に、対象フレーム範囲のフレーム画像の計算対象点に対応する対応点を中心として小領域画像を切り出すことで、計算対象点毎の時間方向の小領域画像群を作成する。小領域のサイズは、強調対象の構造物（例えば、腫瘍等）より大きいサイズとすることが好ましい。また、小領域のサイズは、ユーザーが操作部３３によりｍｍ単位で入力することが好ましい。

（ｃ）小領域画像群の各小領域画像について、濃度分布画像を作成する。
小領域画像群は、構造物の重なり状態の変化により濃度値が時間方向に変化していく。小領域画像群の各小領域画像について、基準濃度値（例えば、小領域画像の濃度値の中央値又は平均値）を算出し、（式１）に示すように、各画素の濃度値と基準濃度値との差分値からなる濃度分布画像を算出する（これは、基準濃度値をベースとした正規化といえる）。
濃度分布画像の画素値（x,y）＝小領域画像の各濃度値（x,y）−小領域画像の基準濃度値・・・（式１）
なお、濃度分布画像の画素値（x,y）は、小領域画像の濃度値（x,y）と小領域画像の基準濃度値の比としてもよい。

基準濃度値であった画素は、濃度分布画像においては画素値０となる。基準濃度値よりも高い濃度値の画素は、濃度分布画像においては画素値の符号が正となる。基準濃度値よりも低い濃度値の画素は、濃度分布画像においては画素値の符号が負となる。
対応点に同一構造物があるならば、小領域画像がその構造物に最適なサイズであれば、背景の濃度値が変化しても時間方向に見て濃度分布画像が頻度よく同じ値になっていく。

（ｄ）濃度分布画像の各画素（x,y）毎に時間方向の統計処理を行って、共通濃度分布画像を作成する。
濃度分布画像の各画素（x,y）毎に時間方向の画素値のヒストグラムをとると、基準構造物の動きに一致する構造物（強調対象の構造物）が写っている場合は、高頻度に同じ値をとるため、これを共通濃度分布画像の画素値とする（図１２（ｂ）参照）。すなわち、共通濃度分布画像の各画素（x,y）の画素値は、例えば、以下の（式２）により求める。
共通濃度分布画素値(x,y) = 濃度分布画像(x,y)の時間方向の最頻値・・・（式２）
最頻値の代わりに、中央値や平均値としてもよい。時間方向に画素値が激しく変化し、高頻度の画素値がない場合は、強調しないようにするため、共通濃度分布画像の画素値を０とすればよい。

例えば、基準構造物が肺血管であり、図１２（ａ）に示すように、動態画像の或るフレーム画像ｔにおける小領域Ａ１において、腫瘍領域にある点Ｐｃ、背景領域（肺野のみの領域）にある点Ｐｂ、肋骨領域にある点Ｐｒ、のそれぞれの時間方向の画素値の発生頻度のヒストグラムをとると、図１２（ｂ）に示すようになる。

動態画像の或るフレーム画像ｔの小領域Ａ１において腫瘍領域にある点Ｐｃについての共通濃度分布画像の画素値について説明する。腫瘍は、肺血管と同じ動きをするため、図１２（ａ）に示すように、或るフレーム画像ｔにおいて腫瘍領域が小領域Ａ１に入っている場合、腫瘍領域は他のフレーム画像でも小領域Ａ１（フレーム画像ｔの小領域Ａ１の基準移動マップに基づく対応領域）の点Ｐｃに存在する。すなわち、図１２（ｂ）に示すように、フレーム画像ｔにおいて腫瘍領域にある点Ｐｃの濃度分布画像群における時間方向の最頻値（共通濃度分布画像の画素値）は腫瘍領域に対応する値となる。図１２（ａ）に示すように、小領域Ａ１に占める腫瘍領域の割合は小さい（それより高い濃度値である肺野領域が支配的である）ため、腫瘍領域にある点Ｐｃの共通濃度分布画像の画素値は、小領域Ａ１の濃度分布画像の画素値０（基準濃度値）より低くなり、負の値となる。

動態画像の或るフレーム画像ｔの小領域Ａ１において肺野領域にある点Ｐｂについての共通濃度分布画像の画素値について説明する。肺野は肺血管の背景として存在するため、図１２（ａ）に示すように、或るフレーム画像ｔにおいて肺野領域が小領域Ａ１に入っている場合、肺野領域は他のフレーム画像でも小領域Ａ１（フレーム画像ｔの小領域Ａ１の基準移動マップに基づく対応領域）に存在する。すなわち、フレーム画像ｔにおいて肺野領域にある点Ｐｂの濃度分布画像群における時間方向の最頻値（共通濃度分布画像の画素値）は肺野領域に対応する値となる。図１２（ａ）に示すように、小領域Ａ１には腫瘍領域等の、肺野領域よりも濃度の低い領域が含まれるため、肺野領域にある点Ｐｂの共通濃度分布画像における画素値は、小領域Ａ１の濃度分布画像の画素値０（基準濃度値）より高くなり、正の値となる。

動態画像の或るフレーム画像ｔの小領域Ａ１において肋骨領域にある点Ｐｒについての共通濃度分布画像の画素値について説明する。肋骨は肺血管と異なる動きをするため、図１２（ａ）に示すように、或るフレーム画像ｔで一時的に肋骨領域が小領域Ａ１に入っていても他のフレーム画像では肋骨領域が小領域Ａ１（フレーム画像ｔの小領域Ａ１の基準移動マップに基づく対応領域）からはずれ、小領域Ａ１における点Ｐｒの位置には背景である肺野領域だけが存在するようになる。しばらくすると、また肋骨領域が小領域Ａ１に入ってくる。すなわち、図１２（ｂ）に示すように、フレーム画像ｔにおいて肋骨領域にある点Ｐｒの濃度分布画像群における時間方向の最頻値（共通濃度分布画像の画素値）は肋骨に対応する値とならずに肺野領域に対応する値（正の値）となる。

一方、基準構造物が肺血管であり、図１３（ａ）に示すように、肺野領域のみが含まれる小領域Ａ２にある点Ｐｂ２の時間方向の画素値の発生頻度のヒストグラムをとると、図１３（ｂ）に示すようになる。すなわち、点Ｐｂ２の共通濃度分布画像における画素値は、ほぼ小領域Ａ２の濃度分布画像の画素値０（基準濃度値）となる。

なお、基準構造物と同じ動きをする構造物以外は、時間によって小領域から出たり入ったりするため時間方向に高周波となる。そこで、（ｄ）の処理においては、濃度分布画像の各画素（x,y）毎に時間方向の統計処理を行う代わりに、濃度分布画像の各画素（x,y）毎に時間方向の周波数フィルターを用いて高周波成分をカットすることにより低周波数成分値を求め、これを共通濃度分布画像の画素値としてもよい。

（ｅ）計算対象点毎の共通濃度分布画像を統合し、フレーム画像毎の統合共通濃度分布画像を作成する。
隣り合う計算対象点の小領域は重なりを持つため、（式３）に示すように、重なった共通濃度分布画像の画素値の平均値、中央値、最大値、又は最小値等の代表値を算出して、統合共通濃度分布画像を作成する。
統合共通濃度分布画像の画素値＝重なっている小領域全ての共通濃度分布画像の画素値の代表値
・・・（式３）
なお、計算対象点を、小領域が空間的に重複しないような粒度で設定した場合は、共通濃度分布画像の画素値をそのまま統合共通濃度分布画像の画素値にできるため計算が簡易になる。

（ｆ）統合共通濃度分布画像から、各フレーム画像の各画素の強調度合いを示す強調度合い画像を作成する。
本実施形態のように背景領域より濃度の低い構造物を強調したい場合、統合共通濃度分布画像における負の画素は強調対象領域と判別され、統合共通濃度分布画像の画素値がその画素の強調度合いとして決定される。統合共通濃度分布画像における０又は正の画素は非強調対象領域と判別され、強調度合いが０に決定される。なお、本実施形態とは逆に、背景領域より濃度の高い構造物を強調したい場合は、統合共通濃度分布画像における正の画素が強調対象領域と判別され、統合共通濃度分布画像の画素値がその画素の強調度合いとして決定される。統合共通濃度分布画像における０又は負の画素は非強調対象領域と判別され、強調度合いが０に決定される。

なお、ステップＳ１４における処理においては、元の動態画像に予め視認したい構造物の強調処理を施してから実施してもよい。
例えば、視認したい構造物の形状（円形、線形状等）やサイズ（空間周波数）がわかっていれば、元の動態画像にその領域を強調する強調処理を施しておくこととしてもよい。また、元の動態画像にエッジフィルターでエッジ強調を行っておくこととしてもよい。

また、視認対象の構造物は変形したり、移動量が基準構造物と１００％一致せず位置ずれしたりするという課題が起こり得る。そこで、位置ずれ対策の一つの方法として、例えば、テンプレートマッチング等を用いて、基準移動ベクトルに幅を持たせて対応点を探索し、対応点を正しい位置に補正することとしてもよい。また、変形対策として、例えば、小領域画像に予め空間平滑化フィルターをかけて、微量なズレの差の影響を軽減させることとしてもよい。これは位置ずれ課題にも効果がある。

また、肺は奥行き方向に異なる動き量を持つことがあるため、視認したい構造物（例えば、肺腫瘍）が、基準移動ベクトルを取得した肺血管と近い奥行き位置にあっても、若干動き量が異なることがある。そのため、上記のように位置ずれ補正（対応点の位置の補正）をしてもよい。もしくは、補正前と補正後の両方の対応点で共通濃度分布画像を求め、その平均値をとってもよい。位置ずれ補正した場合は、元の基準移動ベクトルの位置からのずれに応じて、強調時に補正係数（後述の補正係数αやβ等）を調整してもよい。

次いで、強調度合い画像に基づいて、動態画像の各フレーム画像に強調処理が施され、強調対象が強調された強調画像が作成される（ステップＳ１５）。

例えば、強調度合い画像の画素値を元のフレーム画像の画素値（元の画素値）に単純に足し算・引き算して強調画像の画素値を算出する。α倍等して強調対象領域の強調度合いをコントロールしてもよい。（式４）に、強調画像の画素値の算出式の一例を示す。
強調画像の画素値＝α×（強調度合い画像の画素値）＋元の画素値・・・（式４）
ここで、αは正の固定値であり、ユーザーが強調したい度合いに応じて指定すればよい。位置ずれに対応して対応点を補正した場合は、補正距離に応じて、αを変更してもよい。例えば、補正距離が長い（ずれが大きい）ほどαの値を小さくする。
なお、αを負の固定値とした場合は、減弱処理となり、０から遠ざかり−１に近づくほど減弱度合いが増し、−１のときには除去される。

例えば、基準構造物が肺血管である場合、肺血管と同じ動きをする構造物の領域（例えば、腫瘍領域）については、上述のように共通濃度分布画像の画素値は負となるため、強調度合い画像の画素値は負となる。よって、上記の（式４）により、強調画像では濃度値が元の画素値より低くなるため、背景領域との差がより際立って強調される。

また、強調度合い画像から強調対象領域／非強調対象領域を判別し、下記の（式５）〜（式６）により強調画像を生成してもよい。これにより、βだけ浮き上がって見えるので、強調する領域内の見栄えを保ち、自然に見えるようにすることができる。
強調画像の強調対象領域の画素値＝元の画素値＋β・・・（式５）
強調画像の非強調対象領域の画素値＝元の画素値・・・（式６）
ここで、βは固定値（本実施形態では負の値）である。

また、強調度合い画像から強調対象領域／非強調対象領域を判別し、下記の（式７）〜（式８）に示す式により強調対象領域のみに演算を行ってもよい。これにより、放射線到達量に比例した強調処理を行うことができる。
強調画像の強調対象領域の画素値＝元の画素値×β・・・（式７）
強調画像の非強調対象領域の画素値＝元の画素値・・・（式８）

また、下記の（式９）に示すように、統合共通濃度分布画像を用いて強調画像を生成してもよい。
強調画像の画素値＝α×（統合共通濃度分布画像の画素値）＋元の画素値・・・（式９）
ここで、αは正の固定値であり、ユーザーが適宜指定すればよい。位置ずれに対応して対応点を補正した場合は、補正距離に応じて、αを変更してもよい。例えば、補正距離が長い（ずれが大きい）ほどαの値を小さくする。
なお、αを負の固定値とした場合は、減弱処理となり、０から遠ざかり−１に近づくほど減弱度合いが増し、−１のときには除去される。

（式９）を用いて強調画像を生成することにより、強調対象領域を強調するとともに、強調度合い画像において強調度合いが０に決定された画素の濃度を補正することができる。
例えば、基準構造物が肺血管である場合、肺血管と同じ動きをする構造物の領域（例えば、腫瘍領域）については、上述のように統合共通濃度分布画像の画素値は負となるため、強調度合い画像の画素値は負となる。よって、上記の（式９）により、強調画像では濃度値が元の画素値より低くなるため、背景領域との差がより際立って強調される。
背景の肺野領域については、より濃度の低い肺血管や腫瘍に近接される場合のみ、統合共通濃度分布画像の画素値が正となり、それ以外は０となる。そのため、強調画像では、肺血管や腫瘍に近接される場合のみ、濃度値が元の画素値より高くなるので、周囲とのコントラストを挙げることができる。また、統合共通濃度分布画像の画素値を重なっている小領域全ての共通濃度分布画像の画素値の統計値（例えば、平均値）とすることで、濃度補正の有無の領域境目が自然に見えるので、視認性の低下を招かず、自然な画像とすることができる。
肺血管と異なる動きをする構造物が出入りする領域については、上述のように共通濃度分布画像の画素値は正となるため、統合共通濃度分布画像の画素値は正となる。よって、上記の（式９）により、強調画像では濃度値が元の画素値より高くなり、背景領域に近づくため目立たなくなる。

次いで、基準構造物と同じ動きをする構造物が強調された動態画像が表示部３４に表示され（ステップＳ１６）、構造物強調処理は終了する。
動態画像はモノクロであるが、例えば、強調した領域のみを赤く表示する等、強調した領域をカラーで表示してもよい。これにより、基準構造物と同じ動きをする構造物を医師が容易に認識することが可能となる。

（変形例１）
上記実施形態においては、ユーザーにより指定された基準構造物に基づいて、動態画像から基準移動ベクトルを算出し、算出した基準移動ベクトルが示す動きを基準の動きとして設定し、設定した動きと同じ動きをする構造物を強調する場合を例にとり説明したが、ユーザーにより入力された基準移動ベクトルが示す動きを基準の動きとして設定し、この基準の動きと同じ動きをする構造物を強調することとしてもよい。

上記実施形態において、
基準移動ベクトル＝各(x,y,t)に設定されるベクトル(Vx, Vy)
基準移動マップ＝すべての（x,y,t)の基準移動ベクトルの集合
である。

５次元のデータ(x,y,t,Vx,Vy)を入力する手法としては、例えば、下記の（Ａ）〜（Ｃ）を用いることができる。なお、（Ａ）〜（Ｃ）における画面の表示及び入力に応じた処理は、制御部３１及び記憶部３２に記憶されているプログラムとの協働により実行される。

（Ａ）５次元データそのものを直接入力・編集する
例えば、図１４（ａ）に示すように、動態画像のフレーム画像を時間方向に展開表示して基準移動マップを矢印で表示した画面３４１を表示部３４に表示し、ユーザーにより矢印の始点や終点の位置がドラッグアンドドロップ等により編集されると、編集された矢印及びその始点と終点の位置に応じた５次元のデータ(x,y,t,Vx,Vy)を入力情報として取得する。なお、基準移動マップの初期状態として予め定められた方向の矢印を表示してユーザーに編集させることとしてもよいし、上記実施形態のステップＳ１０〜１３を行って、指定された基準構造物に応じた基準移動マップを作成してその矢印を表示し、ユーザー操作により編集させることとしてもよい。

また、図１４（ａ）に示すように、基準移動マップを表示した画面３４１において、ユーザー操作により矢印が指定されると、指定された矢印の色が変わり、指定された矢印の始点（x,y,t）及び終点（x´,y´,t´）を取得して、テキストエリア３４１ａで (Vx,Vy)の数値を入力編集可能とすることとしてもよい。また、矢印の指定及び(Vx,Vy)の入力に伴い、空間的や時間的に周辺の矢印が連動して動くようにしてもよい。例えば、平滑化ボタン３４１ｂが押下されると、指定された矢印に空間的、時間的に周辺の矢印が連動して動くようにしてもよい。例えば、スムージングパラメータσxy,σtを予め設定しておき、周辺の矢印も滑らかに変化するように修正する。

また、図１４（ａ）に示す画面３４１等から時刻ｔ、ｔ´が指定されると、図１４（ｂ）に示すような時刻ｔの基準移動ベクトル編集画面３４２に遷移させ、画面上の（x,y）が指定されると、指定された点と基準移動ベクトルの矢印を表示し、表示された矢印がドラッグアンドドロップ等により編集されると、編集された矢印の始点と終点の位置に応じた５次元のデータ(x,y,t,Vx,Vy)を入力情報として取得することとしてもよい。

（Ｂ）次元を限定して入力・編集させ、ほかの次元は簡易に決定する
例えば、図１５（ａ）に示すように、基準構造物の位置等の時間変化を示すグラフが表示された画面３４３を表示し、ユーザーが、画面上で或る区間(t,t´)と(y,y´)を指定することで、基準移動ベクトル(y,t,Vy)を入力可能する(Vy=y´- yで計算する）。

具体的な入力手順として、例えば、
(０)「追加」ボタン３４３ａをクリックする
(１)入力したい基準移動ベクトルの時刻tと始点yをグラフ上でクリックする
(２)時刻t´と終点y´グラフ上でクリックする
(３)続いて連続して、次の基準移動ベクトルの終点(t´,y´)を入力もできる。画面外クリックで「追加」モードを終了する。

このとき、x方向に関しては入力を省略する。基準移動ベクトルとしては、すべてのxについてVx=0、という形で作成すればよい。なお、上記においては、特定のy座標に対して指定する例で説明したが、すべてのyについて同時に入力させてもよい。

また、ユーザーが、画面上である区間(t,t´)を指定の上、Vyを別の方法で指定することで、基準移動ベクトルを入力するようにしてもよい。Vyの別の入力方法としては、数字パラメーターを直接入力する、指定した構造物の動きに対する倍率で入力する等が挙げられる。

倍率を入力する際の入力手順としては、例えば、図１５（ｂ）に示す画面３４４において、
(０)領域３４４ａに表示されている構造物を選択する。これにより、選択された構造物の位置の時間変化を示すグラフが表示される。
(１)グラフ上で時刻(t,t´)をクリックして指定する。
(２) 領域３４４ａから構造物を１つ以上指定し、合成ベクトルの作成を指示する。
(３)合成方法を指定する。
例えば、横隔膜のグラフ上から横隔膜の速度の1/2を指定する。これにより、横隔膜の動きの半分速度のVyが生成される。続いて、肺尖のグラフ上から肺尖の速度の1/2を指定する指定する。これにより、横隔膜と肺尖の1/2の動きの中間の速度のVyが生成される。

（Ｃ）指定した(Vx,Vy)に幅を持たせて検索し、動きの一致する構造物を候補として図示して選択させることで、基準構造物を設定する。

具体的な入力方法としては、例えば、
（１）図１６（ａ）に示すような入力画面３４５において、時刻(t,t´)を指定する。「吸気位相」「呼気位相」「１回目の呼吸」といった指定でもよい。
（２）Vyの探索範囲を入力する。例えば、Vyの探索範囲を数値入力する。他の参照する構造物の動きを利用して入力できるようにしてもよい。また、「正」「負」等の範囲を入力することとしてもよい。
制御部３１は、指定されたVyの範囲内でVyを変えて強調を行い、図１６（ｂ）に示すように強調結果の候補を示す画面３４６を表示部３４に表示する（時刻(t,t´)の範囲のみの結果を示す）。統合共通濃度分布画像の画素値が閾値を超えるか否かで強調対象領域を判断し、強調対象領域の画像を候補として提示してもよい。
（３）表示された候補からユーザーが選択すると、強調されている領域にある構造物が基準構造物として設定される。

（変形例２）
動態画像においては肺血管等の細かい構造物の視認性に課題があることから、肺血管等がどのように動いているのかを動態画像を一瞥して判断することは難しい。そのため、肺血管の動きそのものをベクトルで静止画上に表示することも診断に役立つと考えられる。

例えば、呼気位を基準フレーム画像として、一のフレーム画像と基準フレーム画像との移動ベクトルを算出してフレーム画像上に移動ベクトルを重畳表示したものを表示する。例えば、図１７に示すように、吸気位のフレーム画像と基準フレーム画像（呼気位）との移動ベクトルを表示すれば、動態画像を見なくても、１枚で動きが理解できるという効果がある。すなわち、動態画像だけでは、肺血管の動きの分布を理解することが難しいため、画像１枚で肺血管の動きの分布を表示することで、肺血管の動きの分布が理解しやすくなる。また、肺血管は、肺野に伴って動くため、肺血管の動きをベクトル表示することで、肺野の動きが小さい点がどこなのか、上肺も動いているのか等を即時に判断でき、動きの弱い肺野領域を検出することができ、疾患領域の検出に役立てることができる。

移動ベクトルを表示する際には、矢印の色を最大速度の値により異なる表示としてもよい。これにより、緩慢な動きをする箇所（ゆっくりだが動き量は大きい）の特定等に役立つ。また、矢印の色を、最大速度となる位相により異なる表示としてもよい。これにより、例えば、肺血管の動き量がずれて伝播されていくことがわかる。

また、肺野の動きの表示方法としては、図１８に示すように、基準フレーム画像（呼気位）にて格子状のメッシュを配置し、基準フレーム画像の格子点毎に、対象フレーム画像（例えば、吸気位）における移動ベクトルの対応点を算出し、格子点とその対応点を直線で結ぶことで新たな格子を作成して表示（メッシュ表示）することとしてもよい。肺野の移動をメッシュ表示することで、肺野領域の動きの疎密の変化を見やすく表示することができる。

以上説明したように、診断用コンソール３の制御部３１によれば、基準となる動きを設定し、動態画像の各画素について、フレーム画像間における基準となる動きに応じた対応点を設定し、設定された各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の、対象時間範囲における共通性に基づいて、動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定し、決定された強調度合いに基づいて、動態画像の各フレーム画像に強調処理を施す。例えば、制御部３１は、設定された周辺小領域内の各画素の濃度値の基準濃度値との差分値を算出し、算出した差分値の時間方向の最頻値に基づいて、動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定し、決定した強調度合いに基づいて、動態画像の各フレーム画像に強調処理を施す。上記処理によれば、基準とする動きと同じ動きをする構造物は、背景の肺野領域に対して際立つように強調される。
したがって、動態画像において、基準とする動きと同じ動きをする構造物を強調することができるので、構造物の視認性を向上させることができる。特に、腫瘍等の細かい構造物の視認性を向上させることができる。

なお、上記実施形態における記述内容は、本発明の好適な一例であり、これに限定されるものではない。

例えば、上記実施形態においては、被写体部位が胸部である場合を例にとり説明したが、他の部位を撮影した動態画像においても本発明を適用してもよい。

また、例えば、上記の説明では、本発明に係るプログラムのコンピュータ読み取り可能な媒体としてハードディスクや半導体の不揮発性メモリー等を使用した例を開示したが、この例に限定されない。その他のコンピュータ読み取り可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を適用することが可能である。また、本発明に係るプログラムのデータを通信回線を介して提供する媒体として、キャリアウエーブ（搬送波）も適用される。

その他、動態画像処理システムを構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、本発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。

１００ 動態画像処理システム
１ 撮影装置
１１ 放射線源
１２ 放射線照射制御装置
１３ 放射線検出部
１４ 読取制御装置
２ 撮影用コンソール
２１ 制御部
２２ 記憶部
２３ 操作部
２４ 表示部
２５ 通信部
２６ バス
３ 診断用コンソール
３１ 制御部
３２ 記憶部
３３ 操作部
３４ 表示部
３５ 通信部
３６ バス

Claims (19)

1. 生体の動態を放射線撮影することにより得られた動態画像に画像処理を施す動態画像処理装置における動態画像処理方法であって、
   基準となる動きを設定する設定工程と、
   前記動態画像の各画素について、前記動態画像のフレーム画像間における前記基準となる動きに応じた対応点を設定する対応点設定工程と、
   前記対応点設定工程において設定された前記各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の対象時間範囲における共通性に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する決定工程と、
   前記決定工程において決定された強調度合いに基づいて、前記動態画像の各フレーム画像に強調処理又は減弱処理を施す強調減弱処理工程と、
   を含む動態画像処理方法。
2. 前記決定工程は、前記動態画像の各画素について設定された対応点の周辺小領域における濃度分布の前記対象時間範囲における統計値を算出し、算出された統計値に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する請求項１に記載の動態画像処理方法。
3. 前記決定工程は、前記対応点の周辺小領域内の各画素の濃度値の前記周辺小領域内の基準濃度値との差分値又は比を算出し、前記算出した差分値又は比の前記対象時間範囲における統計値に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する請求項１又は２に記載の動態画像処理方法。
4. 前記基準濃度値は、前記周辺小領域内の濃度値の平均値又は中央値である請求項３に記載の動態画像処理方法。
5. 前記統計値は、最頻値である請求項２〜４のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
6. 前記決定工程は、前記最頻値に基づいて強調対象領域と非強調対象領域を判別し、その判別結果に基づいて前記強調度合いを決定する請求項５に記載の動態画像処理方法。
7. 前記決定工程は、前記最頻値の正負に基づいて強調対象領域と非強調対象領域を判別する請求項６に記載の動態画像処理方法。
8. 前記決定工程は、前記設定工程において設定された複数の前記対応点に対する前記周辺小領域が重なった画素に対して、前記重なった各周辺小領域において当該画素について算出された前記統計値の代表値に基づいて前記強調度合いを決定する請求項２〜７のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
9. 前記決定工程において前記強調度合いが０に決定された画素に対して、当該画素について算出された統計値に応じた濃度補正を行う濃度補正工程を含む請求項２〜８の何れか一項に記載の動態画像処理方法。
10. 前記濃度補正工程は、前記設定工程において設定された複数の前記対応点に対する前記周辺小領域が重なった画素に対して、前記重なった各周辺小領域において当該画素について算出された前記統計値の代表値に基づいて濃度補正を行う請求項９に記載の動態画像処理方法。
11. 前記代表値は、平均値である請求項１０に記載の動態画像処理方法。
12. 前記設定工程は、基準構造物を指定する指定工程を含み、前記指定工程において指定された基準構造物の動きを前記基準とする動きとして設定する請求項１〜１１のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
13. 前記対応点設定工程は、前記動態画像の各フレーム画像から前記基準構造物の領域を抽出して前記基準構造物の移動ベクトルを算出し、算出した移動ベクトルに基づいて前記動態画像の各画素の基準移動ベクトルを算出し、前記動態画像の各画素のフレーム画像間における前記基準移動ベクトルに応じた対応点を設定する請求項１２に記載の動態画像処理方法。
14. 前記設定工程は、前記動態画像の奥行き方向に分布する構造物が前記基準構造物として指定された場合、さらに、前記基準構造物の奥行き方向の位置を指定する奥行方向指定工程を含み、前記指定された基準構造物の前記指定された奥行き方向の位置の動きを前記基準とする動きとして設定する請求項１２又は１３に記載の動態画像処理方法。
15. 前記基準構造物は、血管である請求項１２〜１４のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
16. 前記基準構造物は、骨である請求項１２又は１３に記載の動態画像処理方法。
17. 前記設定工程は、移動ベクトルを入力する入力工程を含み、前記入力工程において入力された移動ベクトルを前記基準とする動きとして設定する請求項１〜１１のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
18. 前記周辺小領域のサイズを入力するサイズ入力工程をさらに含む請求項１〜１７のいずれか一項に記載の動態画像処理方法。
19. 基準となる動きを設定する設定手段と、
    生体の動態を撮影することにより得られた動態画像の各画素について、前記動態画像のフレーム画像間における前記基準となる動きに応じた対応点を設定する対応点設定手段と、
    前記対応点設定手段により設定された前記各画素の対応点の周辺小領域の濃度分布の対象時間範囲における共通性に基づいて、前記動態画像の各フレーム画像の各画素の強調度合いを決定する決定手段と、
    前記決定手段により決定された強調度合いに基づいて、前記動態画像の各フレーム画像に強調処理又は減弱処理を施す強調減弱処理手段と、
    を備える動態画像処理装置。

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